适用于 Microsoft 365 的自定义引擎代理概述

自定义引擎代理允许组织生成适合其特定需求的 AI 支持助手,从而扩展了智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®的功能。 与标准 Copilot 体验不同,自定义引擎代理提供对业务流程、AI 模型和数据集成的完全控制,使企业能够创建符合其独特要求的高级工作流。

本文将指导你完成生成自定义引擎代理的功能和选项。

重要

智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® 对话助手的自定义引擎代理目前以公共预览版提供。

什么是自定义引擎代理?

自定义引擎代理是专用的 Copilot 代理,旨在满足特定的企业方案。 与声明性代理不同,它们使开发人员能够灵活地引入自己的业务流程和 AI 服务。 这允许对工作流、AI 模型和集成进行完全控制,使组织能够创建高级解决方案。

智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®自定义引擎代理剖析

自定义引擎代理的主要特征

自定义引擎代理具有以下特征:

  • 自定义业务流程 - 定义定制的工作流并连接到外部系统,以整合更多知识或调用作。
  • 灵活的 AI 模型 - 从基础模型、微调模型或行业特定的 AI 中进行选择,以适应你的用例。
  • 主动自动化 – 以编程方式触发工作流,并在企业应用程序中执行作。

自定义引擎代理的开发方法

可以使用低代码方法来生成具有Copilot Studio的自定义引擎代理,或使用开发工具和 SDK 使用亲代码方法。 所有选项都支持将外部知识和作集成到智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®。 但是,它们的复杂性、所需的技能集以及它们最能支持的业务方案类型各不相同。

低代码方法

Copilot Studio是一个完全托管的 SaaS 平台,可简化生成自定义引擎代理,因此你可以专注于创建有效的代理体验,而不必担心基础结构、托管或治理问题。 它通过 Power Platform 提供内置的合规性,以及用于 Microsoft 365 和合作伙伴服务的预生成模板和连接器。 虽然它支持低代码开发,但真正的价值在于其简化的部署和管理。

此方法非常适合希望快速生成和缩放自定义引擎代理的组织,而无需严重依赖开发资源。

Pro-code 方法

对于专业代码开发,可以将 Visual Studio 或 Visual Studio Code 与 Microsoft 365 代理工具包结合使用, (Teams 工具包) 扩展的演变。 此工具包通过提供预生成模板、轻松调试和简化的部署工作流来简化代理开发,非常适合需要完全自定义体验的开发人员。

使用工具包生成代理时,可以根据需求在两个 SDK 之间进行选择。

Microsoft 365 智能体 SDK

Microsoft 365 智能体 SDK是一个框架,旨在构建可跨智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®、Teams、合作伙伴平台、自定义应用程序和网站运行的全堆栈多渠道代理。

它非常适合需要使用语义内核或 LangChain 等框架的自定义业务流程的用例,并支持与任何 AI 模型或服务集成。 此 SDK 最适合需要高度定制的具有高级功能且能够跨多个渠道作的代理的组织或 ISV。

Teams AI 库

Teams AI 库是专门为Microsoft Teams 定制的框架。 它包含内置的作规划器业务流程协调程序,并支持 Azure 和 OpenAI 中基于 GPT 的语言模型。

此选项非常适合希望构建在 Teams 频道和会议中运行的协作代理的组织。 在基于团队的协作环境中构建与用户实时交互的代理时,此功能非常有用。

代理开发工具比较

下表提供了可用方法的快速比较。

功能 Copilot Studio Teams AI 代理 SDK
开发方法 低代码 Pro-code Pro-code
工具 Copilot Studio UI Visual Studio Code/Visual Studio 和 Teams AI 库 Visual Studio Code/Visual Studio 与 Microsoft 365 代理工具包
发布 我的组织
ISV/store
我的组织
ISV/store
我的组织
ISV/store
10 多个通道
频道 智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®、Teams、合作伙伴应用、移动应用和自定义网站 智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®、Teams 智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®、Teams、合作伙伴应用、移动应用和自定义网站
工作效率 单个学生
Orchestrator Copilot Studio Teams AI作Planner 自带 (,例如语义内核、LangChain)
AI 模型 Copilot Studio 所选的任何模型 所选的任何模型
支持的编程语言 (低代码) 不适用 C#、TypeScript、JavaScript、Python C#、JavaScript、Python

主要注意事项

以下注意事项适用于选择开发工具:

  • 发布范围 - 只有使用 Teams AI 库或Microsoft 365 智能体 SDK生成的代理才能使用代理工具包发布到Microsoft商业应用商店。
  • 组工作效率 - 对于多用户方案(特别是在 Teams 中),请考虑使用 Teams AI 库,获取对协作频道和会议的内置支持。
  • 自定义需求 - 如果需要完全控制 AI 模型或业务流程,请选择具有Microsoft 365 智能体 SDK的亲代码方法。
  • 知识源访问 - Copilot Studio代理对 Microsoft 365 和 Microsoft Graph 连接器内容具有本机访问权限。 使用专业代码方法生成的代理可以通过 Microsoft Graph API 访问相同的数据。

方案示例

下表提供了方案示例和建议的开发方法。

应用场景 说明 建议的方法
法律案例分析 律师事务所使用 Azure AI Foundry 创建独立的 AI 代理。 代理使用经过自定义训练的 LLM 进行案例法分析,并与外部法律数据库集成。 代理在公司案例管理系统中使用,但也应在智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®内访问,并有权访问 SharePoint 中的文档。 由于代理在律师事务所的内部案例管理系统 (自定义构建的应用) 和 Microsoft 365 中运行,因此请使用 Microsoft 365 代理 SDK 进行多渠道发布,并与经过训练的自定义 LLM 集成。
医疗保健中的手术规划 医院为手术团队建立一个代理来计划和安排手术。 代理与医生、护士和管理人员协作,并与患者信息和计划系统集成。 代理促进与团队所有成员的协作,以计划、创建约会、解决冲突以及设置提醒和通知。 由于代理将在多个用户的团队设置中使用,因此在 Teams 频道或会议中发布此代理将促进所有用户之间的协作。
此代理将使用 Teams AI 库 生成,并且可以连接到患者信息和计划系统。

设计和部署注意事项

在准备生成和部署自定义引擎代理时,请考虑本节中所述的关键因素,以确保性能、合规性和可持续性。

AI 模型选择

自定义引擎代理可以根据任务的复杂性和特定于域的要求利用各种 AI 模型。 无论你的代理需要特定的基础模型、小型语言模型还是针对你的方案进行微调的模型,选择合适的模型都至关重要。

有关详细信息,请参阅 如何为应用选择正确的模型

负责任的 AI

通过遵循 RAI 原则、强制执行数据管理并满足 ISV 的存储发布要求,确保自定义代理符合、安全且符合 负责任 AI (RAI) 策略

成本因素

考虑与自定义引擎代理相关的许可、消耗和托管成本。

有关详细信息,请参阅 Copilot 扩展性的成本注意事项

隐私与合规性

Copilot 对话助手 和 Teams 中的自定义引擎代理提示和响应按照 Microsoft 365 产品条款和条件进行存储,并按照客户的指示进行管理。 若要查看和管理此存储的数据,管理员可以使用内容搜索或 Microsoft Purview。